Les IRM à faible coût alimentées par l’IA pourraient démocratiser l’imagerie médicale de pointe – rts.ch

Les IRM à faible coût alimentées par l’IA pourraient démocratiser l’imagerie médicale de pointe – rts.ch
Les IRM à faible coût alimentées par l’IA pourraient démocratiser l’imagerie médicale de pointe – rts.ch

Un appareil IRM, construit avec des pièces simples disponibles dans le commerce combinées à une intelligence artificielle, a égalé les performances des appareils haut de gamme, selon une étude publiée dans la revue Science. Cela pourrait favoriser un meilleur accès à ces outils coûteux et vitaux.

L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une technique permettant d’obtenir des vues précises en deux ou trois dimensions de l’intérieur du corps de manière non invasive. Il joue un rôle crucial dans la localisation des tumeurs et le traitement des pathologies du système nerveux central (cerveau et moelle épinière), des muscles ou du cœur.

Mais ces appareils sophistiqués restent rares dans les pays en développement : l’Afrique compte moins d’un appareil IRM par million d’habitants, contre 40 par million d’habitants aux États-Unis et 55 au Japon. Le coût d’un scanner IRM de dernière génération dépasse le million de dollars.

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Une facture relativement faible

Pour résoudre ce problème, une équipe de l’Université de Hong Kong dirigée par le chercheur Yujiao Zhao a réussi à construire un appareil d’IRM simplifié et de faible consommation en utilisant du matériel disponible dans le commerce, pour un coût d’environ 22 000 dollars.

Grand consommateur d’énergie électrique, un appareil IRM traditionnel utilise un puissant champ magnétique produit par des aimants supraconducteurs. L’hélium liquide, une substance rare et coûteuse, est utilisé pour refroidir la bobine des aimants supraconducteurs.

Or, la machine créée par l’équipe de chercheurs de Hong Kong utilise un simple aimant, n’a pas besoin d’hélium et fonctionne avec une puissance de 1 800 watts, comparable à celle d’un sèche-cheveux.

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Des résultats comparables entre les machines

Pour compenser la perte de contraste des images obtenues, Yujiao Zhao et son équipe ont intégré dans leur système un algorithme d’intelligence artificielle (IA) exploitant un vaste ensemble de données d’images haute résolution de structures anatomiques humaines.

Ils ont ensuite testé leur machine sur 30 volontaires adultes en bonne santé, en prenant des images de leur corps, du cerveau jusqu’aux genoux. Les résultats de cette IRM dite « à champ ultra faible » se sont révélés comparables à ceux des scanners IRM classiques, 60 fois plus puissants.

Ces avancées laissent espérer « de pouvoir répondre aux besoins non satisfaits des centres de santé du monde entier », a commenté Yujiao Zhao.

ats/ami

 
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